張玉霞

（湖北科技學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院 湖北·咸寧 431700）

0 前言

遠(yuǎn)程醫(yī)療可以解決醫(yī)療中由時(shí)間和空間帶來的限制，使病人在盡量短的時(shí)間內(nèi)得到有效的治療以及更多的醫(yī)療資源，當(dāng)病人不方便與醫(yī)生見面時(shí)，遠(yuǎn)程醫(yī)療是一個(gè)很好的醫(yī)患溝通選擇，遠(yuǎn)程醫(yī)療還可以節(jié)省醫(yī)療費(fèi)用，提高醫(yī)療質(zhì)量。

遠(yuǎn)程醫(yī)療包括了生理參數(shù)的采集和傳輸，很多生理參數(shù)對(duì)儀器的要求并不苛刻，可以通過患者操控實(shí)現(xiàn)。手機(jī)自帶的傳感器可以檢測(cè)部分生理參數(shù)，此外，應(yīng)用于健康檢測(cè)的移動(dòng)電話即手機(jī)，在商業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)開始暫露頭角。集成多種測(cè)量功能的手機(jī)，為用戶提供了更加全面的動(dòng)態(tài)健康監(jiān)控功能和更強(qiáng)大的靈活度。[1]

根據(jù)醫(yī)療信息化建設(shè)的需求，為醫(yī)學(xué)信息工程的學(xué)生開設(shè)了實(shí)踐課程“遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)設(shè)計(jì)”，希望通過該門課程，讓學(xué)生掌握遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、傳輸和存儲(chǔ)。目前，遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)設(shè)計(jì)課程沒有相應(yīng)的教材，本論文借助兩個(gè)例子探討如何將手機(jī)用于遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)設(shè)計(jì)課程建設(shè)。

1 檢測(cè)原理

1.1 心率檢測(cè)

目前，有健康A(chǔ)PP 利用手機(jī)攝像頭測(cè)心率，如體檢寶；也有一些研究手機(jī)攝像頭測(cè)心率的方法，并取得了一定的成果。李欣和其它研究者[2]用手機(jī)攝像頭獲取指尖視頻，將YUV 視頻格式轉(zhuǎn)換成為RGB格式，用小波變換為所獲取的視頻去噪，計(jì)算出視頻中每幀圖像紅色分量平均值，再根據(jù)血液在一個(gè)周期內(nèi)紅色分量顏色變化的規(guī)律計(jì)算出紅色分量平均值在一分鐘內(nèi)出現(xiàn)的峰值數(shù)，從而計(jì)算出心率值，并且利用手機(jī)的GPS功能在需要的情況下將心率值和測(cè)試者所在位置發(fā)射出去，達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)控心率的目的。陳敏[3]等人用手機(jī)攝像頭采集手指尖的視頻，并將采集到的每幀圖像轉(zhuǎn)換為RGB 格式，求出R、G 分量像素的平均值，再利用快速獨(dú)立成分分析（FastICA）算法從可能混有運(yùn)動(dòng)、光線等因素的源圖像中提取最接近R、G通道的一組分量，作為提取心率信號(hào)來分析，該方法利用的原理為在一個(gè)心率周期內(nèi)，當(dāng)血管內(nèi)壓力最大時(shí)，血液吸收光強(qiáng)達(dá)到最大值，圖像的像素均值最??；當(dāng)血管的壓力最小時(shí)，血液吸收的光強(qiáng)最少，圖像的像素均值最大。接下來利用快速傅里葉變換（FFT）對(duì)R 分量和G 分量進(jìn)行功率譜分析，所得的頻譜圖中保留頻率為1.0-1.6Hz 所對(duì)應(yīng)的幅度譜，比較這些幅度譜，記下幅度譜最大的頻率值，用該頻率值乘以60 便得到了心率的值。該論文用了R 分量和G 分量，是為了比較用哪個(gè)分量的效果更好，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，我們可以只選擇其中一種分量。

1.2 血氧飽和度檢測(cè)

許靖宇[4]等人用手機(jī)攝像頭獲取指尖視頻，將YUV 視頻格式轉(zhuǎn)換成為RGB格式，用小波變換為所獲取的視頻去噪，再根據(jù)血氧監(jiān)測(cè)理論計(jì)算血氧飽和度。用手機(jī)攝像頭監(jiān)測(cè)血氧飽和度是基于反射式脈搏血氧法。秦穎[5]等人詳細(xì)介紹了基于反射式脈搏血氧法的原理，動(dòng)脈血氧飽和度為血液中氧合血紅蛋白HbO2占整體血紅蛋白Hb(氧合血紅蛋白HbO2和還原血紅蛋白HbR 之和)的比例，血紅蛋白在不同的氧和狀態(tài)下對(duì)紅光、近紅外光具有不同的吸收作用，當(dāng)光波波長為660nm 時(shí)HbO2和HbR 的吸光系數(shù)相差最大，當(dāng)光波波長為850nm 時(shí)HbO2和HbR的吸光系數(shù)相同，通過朗伯-比爾定律可以求出吸光系數(shù)與反射光強(qiáng)變化值之間的關(guān)系，將上述描述結(jié)合起來可以推算出血氧飽和度的計(jì)算公式B 可以通過實(shí)驗(yàn)標(biāo)定來確定。李婷[6]等人用MATLAB 模擬了血氧飽和度的監(jiān)測(cè)，該模擬實(shí)驗(yàn)中A 和B 的取值分別為-25 和110，用660nm 波長的正弦信號(hào)模擬紅光，用940nm 波長的正弦信號(hào)模擬紅外光， ：（660nm 反射光強(qiáng)度的最大值-660nm反射光強(qiáng)度的最小值）/660nm 反射光強(qiáng)度的最大值， ：（940nm 反射光強(qiáng)度的最大值-940nm 反射光強(qiáng)度的最小值）/940nm 反射光強(qiáng)度的最大值。用手機(jī)攝像頭做光源時(shí)，將獲取的每幀視頻轉(zhuǎn)成RGB格式，用小波分析方法除噪，再計(jì)算出視頻中每幀圖像紅色分量和綠色分量平均值，紅色分量平均值模擬紅光反射光強(qiáng)度，綠色分量平均值模擬紅外光反射光強(qiáng)度，雖然藍(lán)色光的波長更接近紅外光波長，但是藍(lán)色光分量的值太少，所以選取綠色光來模擬紅外光會(huì)取得更好的效果。

2 教學(xué)中的探討

2.1 原理實(shí)現(xiàn)時(shí)需注意的問題

有些軟件在實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)[2]中測(cè)心率的方法時(shí)，并沒有用小波分析除噪這一步，在教學(xué)中用不用小波分析要根據(jù)學(xué)生的知識(shí)儲(chǔ)備情況來定，因?yàn)榫捅究粕闹R(shí)儲(chǔ)備和時(shí)間來說，用JAVA語言在Android 平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)小波分析有一定的難度，如果一開始讓他們做的太難了，他們大概會(huì)退縮或者失去學(xué)習(xí)的興趣，所以需要循序漸進(jìn)，從簡單到復(fù)雜慢慢的去引導(dǎo)。

當(dāng)利用文獻(xiàn)[3]進(jìn)行教學(xué)時(shí)，在教學(xué)中是否用到FastICA 算法，也要根據(jù)學(xué)生的知識(shí)儲(chǔ)備來定，如果學(xué)生在學(xué)習(xí)之初，不能接受FastICA 算法，可以在一開始不使用FastICA 算法，而是直接對(duì)分離的R 通道和G 通道進(jìn)行功率譜分析，進(jìn)一步得到心率值。本人和所帶的學(xué)生對(duì)此進(jìn)行過嘗試，能夠得出較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。值得注意的是，利用該方法進(jìn)行心率檢測(cè)時(shí)，因?yàn)樯婕暗搅斯β首V的分析，功率譜分析時(shí)需要用到手機(jī)攝像頭視頻的頻率，而手機(jī)攝像頭視頻的頻率并不是固定不變的，而是隨著手機(jī)的運(yùn)行而實(shí)時(shí)變化的，因此需要實(shí)時(shí)計(jì)算頻率值。實(shí)時(shí)獲取頻率值可以通過Android平臺(tái)的System.currentTimeMillis();方法實(shí)現(xiàn)，該方法的功能為獲取當(dāng)前系統(tǒng)時(shí)間，能夠通過該方法獲取每兩幀視頻，或者多幀視頻之間的時(shí)間間隔，從而求出實(shí)時(shí)的頻率。

當(dāng)利用文獻(xiàn)[4][5][6]進(jìn)行教學(xué)時(shí)，在教學(xué)中是否用小波分析除噪聲也要依據(jù)學(xué)生的儲(chǔ)備知識(shí)來看，本人和所帶的學(xué)生在用手機(jī)攝像頭實(shí)現(xiàn)血氧飽和度的檢測(cè)時(shí)，用紅色分量模擬紅光，綠色分量模擬紅外光，紅光光強(qiáng)的最大值和最小值分別為紅色分量平均值的最大值和最小值，紅外光光強(qiáng)的最大值和最小值分別為綠色分量平均值的最大值和最小值，A 和B 的取值分別為-25 和110，沒有用小波分析除噪聲，能夠得到比較好的結(jié)果。

當(dāng)獲取上述方法中攝像頭采集的每幀數(shù)據(jù)時(shí)，需要用到Android 中的SurfaceView 類，當(dāng)我們計(jì)算出心率和血氧飽和度后，可以利用Android 中的網(wǎng)絡(luò)編程將計(jì)算出的數(shù)據(jù)發(fā)送到搭建起來的Web 服務(wù)器中，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程傳輸?shù)墓δ堋?/p>

2.2 教學(xué)方法的探討

在用手機(jī)攝像頭檢測(cè)心率和血氧飽和度的遠(yuǎn)程教學(xué)中，可以將遠(yuǎn)程醫(yī)療中測(cè)量心率和血氧飽和度硬件部分用手機(jī)攝像頭來代替，再通過開發(fā)的手機(jī)App 對(duì)實(shí)時(shí)傳到手機(jī)上的視頻數(shù)據(jù)經(jīng)行處理，便得到了心率值和血氧飽和度值，還有可以用網(wǎng)絡(luò)編程將獲取的值傳到服務(wù)器存儲(chǔ)以便查詢分析。該教學(xué)方法能夠?qū)D像傳感器、圖像處理、數(shù)字信號(hào)處理、光在生物組織中的傳播、醫(yī)學(xué)、Android 編程、Web 編程等知識(shí)融合起來實(shí)現(xiàn)一個(gè)生理參數(shù)檢測(cè)存儲(chǔ)和傳輸系統(tǒng)，所用到的知識(shí)都是本科生涉及過的基礎(chǔ)知識(shí)，該教學(xué)方法可以作為醫(yī)學(xué)信息工程課程融合的一個(gè)例子。

當(dāng)實(shí)現(xiàn)了該項(xiàng)目后，老師還可以根據(jù)學(xué)生的興趣引導(dǎo)學(xué)生從不同的角度繼續(xù)研究和學(xué)習(xí)，以心率檢測(cè)為例，比如對(duì)于喜歡編程的同學(xué)，可以讓他們將界面做得更加適合用戶操作，界面顯示更加美觀一些；對(duì)于喜歡硬件的同學(xué)，可以讓他們?cè)囍貌煌膫鞲衅鱽韺?shí)現(xiàn)心率的檢測(cè)；對(duì)于喜歡圖像處理和信號(hào)處理的同學(xué)，可以讓他們?cè)囍酶玫乃惴▉韺?shí)現(xiàn)心率的檢測(cè)，用攝像頭獲取面部視頻來計(jì)算心率值；對(duì)于喜歡醫(yī)學(xué)的同學(xué)，可以讓他們?cè)囍治鲂穆?、心率變異與其它癥狀之間的關(guān)系；還可以讓他們?cè)囍治鲇霉鈱W(xué)知識(shí)檢測(cè)其它的生命體征等等，這種以問題為導(dǎo)向的引導(dǎo)方式使遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)設(shè)計(jì)這門課程又具備一定的廣度和深度，也能與學(xué)生的興趣愛好相結(jié)合，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力。

2.3 可行性分析

這種教學(xué)方式不需要其它的硬件支持，只需要學(xué)生有Android 手機(jī)，電腦，以及相應(yīng)的Android 開發(fā)環(huán)境。在我上課的班級(jí)中，大概每30 個(gè)學(xué)生中，有27 人是Android 手機(jī)，每個(gè)人都有電腦，軟件可以免費(fèi)下載，對(duì)于不是Android 手機(jī)的同學(xué)，可以將源代碼寫好后在虛擬機(jī)上運(yùn)行，沒有錯(cuò)誤后，再借用同學(xué)們或者老師的手機(jī)驗(yàn)證結(jié)果。教學(xué)中涉及到的App，我們可以從網(wǎng)絡(luò)上下載到源代碼，下載的源代碼中用的是文獻(xiàn)[2]中方法，但是沒有實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)[2]中小波分析這一步驟，下載的源代碼開發(fā)環(huán)境為Eclipse+SDK，Android4.2 以上的版本，開發(fā)語言為Java。如果要實(shí)現(xiàn)其它的算法和檢測(cè)需求，可以根據(jù)需要修改源代碼。一般情況下，師生都有條件實(shí)現(xiàn)該教學(xué)方法。

3 總結(jié)

本文結(jié)合在遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，介紹了利用手機(jī)自帶的傳感器作為硬件部分來實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)設(shè)計(jì)的方法，從原理、教學(xué)時(shí)應(yīng)該注意的問題、教學(xué)方法、可行性分析等方面進(jìn)行了介紹和探討。手機(jī)自帶的還有許多傳感器，除了可以用手機(jī)攝像頭實(shí)現(xiàn)心率和血氧飽和度的檢測(cè)和傳輸外，還可以實(shí)現(xiàn)皮膚病的遠(yuǎn)程診斷，舌苔的遠(yuǎn)程采集和分析，并借助顯微鏡等其它外設(shè)實(shí)現(xiàn)更多的功能。[1]借助手機(jī)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)設(shè)計(jì)課程教學(xué)，能夠?qū)崿F(xiàn)多門課程的融合、節(jié)省資源，能夠使課程內(nèi)容具備一定的廣度和深度，具有可行性。